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在这个不太好过的2019年，一边是越来越丧、越来越佛系的消费者；另一边则是面对人口红利见顶的红海市场，不得不逆流而上的企业。在这即将过去的一年，任何一家企业都有一个绕不过去的关键词：提效降本。
各种增长方法论，层出不穷，眼花缭乱，但同时又昙花一现，绚烂过后，有人成了烟火，更多人成为了炮灰。而AI+营销却还在蓄势向前，通过技术化的消费者洞察、创意内容、渠道投放及结果优化，给所有焦虑、迷茫的营销人一点信心。
也正是在此背景下，我们有必要了解更多有关AI+营销的内容，而这可能会让我们在随营销行业向前奔突的过程中，表现得更加从容。以下，enjoy~
AI+营销是什么？很多人对于这个问题是没有答案的，大多数普通人的AI启蒙都还停留在AlphaGo打败人类的那一天。但时至今日，在资本、技术等多种力量的推动下，AI早已不止一个会下象棋的机器人这么简单。
根据艾瑞发布的《营销趋势解读：AI+营销的发展及落地》报告，AI+营销的本质是在人工智能的基础上，通过机器学习、自然语言处理及知识图谱等相关技术，对数据处理、内容投放以及效果监测等营销关键环节进行赋能，优化投放策略、增强投放针对性，其核心为帮助营销行业节约成本、提高效率、挖掘更多营销渠道。
简而言之，AI+营销就是利用AI手段赋能甚至改变营销行业。那么，AI+营销和营销+AI又有什么区别？区别在于从哪一端出发，谁是进程中的主导者。
举个例子，AI+营销可能来自于技术公司，挖掘并利用自己的AI技术，为企业或者营销行业提供AI向的解决方案；而营销+AI可能来自于传统广告/市场/营销公司，看看在自己已有的业务环节中，怎样去利用AI技术提效降本。
前者营销垂类经验少，束缚也少，可能容易产生一些颠覆行业的idea；后者营销方法论更为成熟，技术和行业的结合可能会更贴合当下阶段的实际情况。但随着AI技术的发展和营销行业的变革，二者之间的边界逐渐被打破，双方都在主动求变，一方是为了更快更大范围内落地，一方是自我拯救。
AI+营销几乎已经融入到营销过程中的每一个环节。营销说到底无非就这么几个元素，在什么地方，用什么手段，向什么用户传递什么内容，从而吸引、打动、转化用户。现在的AI在用户洞察、内容创作、创意投放、效果监测及行为预测等领域都可以做到，甚至做得更好、更快。
（源自艾瑞）
淘宝“猜你喜欢”和抖音的“短视频推荐”这种不断学习用户偏好数据，从而总能在刚刚好的时候把你喜欢的内容推送到你面前，这种就不在过多赘述了。
近年来一个特别有意思的事情是各种平台推出的用户行为数据报告，让人在感慨“这不就是我嘛”的同时，难免让人有些不寒而栗，毕竟最了解你的人已经不是最爱你的人也不是你最爱的人，而是AI。
这方面遥遥领先的依旧是淘宝以及搜狗输入法，看看淘宝《懒人消费数据》等系列数据报告，再看看搜狗输入法的《2019国民年度流行语top100》，真的很难不觉得恐惧。
（搜狗输入法联合报告）
以前做市场调研的时候，经常听到的一句话是“不要看用户说了什么，而要看他做了什么，因为用户的语言往往具有欺骗性”。这种欺骗甚至包括了自欺欺人。
但购买数据和输入法真的会暴露一个人的本性及爱好，前者是要投入金钱成本的，而后者则因为移动时代，输入法的数据涵盖面实在是太过广泛，欺骗的难度大大提高。
这也正是AI的优势——基于对海量的用户数据进行分析、学习，然后快速响应在营销的各个环节，这个数据处理的速度和量级是人再怎么进化也无法达到的。
AI+营销看似高效而美好，难道真的没有一点破绽吗？
当然不是，接下来我将从AI技术层面（营销层面的难题已经被讲的太多）来讲AI+营销面临的几点挑战。
如前所言，AI+营销的优势在于对于数据的处理及相应能力，但谁能想到，长板也可能成为前进的阻碍。大数据是AI的基础，没有数据，AI就是个傻子，何谈指导人类的营销活动？
那数据从哪里来呢？营销人在台上对着PPT“指点江山”的时候，恐怕很少会想到这个层面的问题——知道依赖“数据”来判断用户喜好，但从来没想过数据究竟怎么来、合不合法、合不合规，毕竟解读好了的数据报告一抓一大把，犯不着为“数据源”操心。
目前而言，现用于营销的用户数据，除了公开的资料以及得到许可的市场调研信息，AI+营销的数据主要来自于业务方本身，AI技术平台或者第三方数据平台，再或者就是利用爬虫爬遍全网。
如此一来，AI+营销在数据收集以及使用层面，便不得不回答以下问题：
第一，企业之间甚至企业内部的数据能够完全共享吗？单个企业，甚至单个行业，都只能拥有用户的某一类数据，小数据是否有用，质量如何，是AI+营销发展过程中不得不解决的难题。如果数据不能共享，AI+营销则面临“数据孤岛”，不够全面的用户数据没有办法为营销动作提供精准的决策依据，甚至有可能“南辕北辙”。
第二，如果企业之间的数据共享，用户隐私谁来保证？欧盟出台《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，简称GDPR），被称为“史上最严个人数据保护条例”。2019年7月8日，英国航空公司因为违反《一般数据保护条例》被罚1.8339亿英镑（约合15.8亿元人民币）。随着用户对于隐私保护越来越关注，政府对于信息安全越发严格的监管越以及相关法制的健全，数据安全、合规问题迟早提上各家议程。
以上提到的AI+营销面临的两大数据难题，该如何解决？各数据应用方或许可以从以下2个方面考虑：
首先，意识先行，提高自己的数据安全、合规意识，赚钱固然重要，但是自由更加可贵。相关法律法规虽然还没有健全，但法不容情。
其次，关注并积极尝试先进的AI技术手段，比如像是谷歌提出的“联邦学习”技术，以及在此基础上发展而来的各种隐私保护机器学习 PPML、联邦学习、竞合学习、可信机器学习等，国内像是腾讯、蚂蚁金服、微众银行、平安在数据安全及隐私保护也都有自己的技术产品。有兴趣的同学，可以自行去搜索。这里不过多去讲技术层面的东西。
以上就是关于AI+营销的一些分享，个人愚见，欢迎大家在评论区一起交流。
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